基于yolov2网络的人脸识别系统matlab仿真,包括识别正脸,侧脸等

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于yolov2网络的人脸识别系统matlab仿真,包括识别正脸,侧脸等。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1、训练阶段

4.2、预处理阶段

4.3、识别阶段

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

基于yolov2网络的人脸识别系统matlab仿真,包括识别正脸,侧脸等,MATLAB算法开发,# 深度学习,YOLO,yolov2网络,人脸识别,正脸,侧脸,matlab

基于yolov2网络的人脸识别系统matlab仿真,包括识别正脸,侧脸等,MATLAB算法开发,# 深度学习,YOLO,yolov2网络,人脸识别,正脸,侧脸,matlab

基于yolov2网络的人脸识别系统matlab仿真,包括识别正脸,侧脸等,MATLAB算法开发,# 深度学习,YOLO,yolov2网络,人脸识别,正脸,侧脸,matlab

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

.......................................................
img_size= [224,224];
imgPath = 'train/';        % 图像库路径
imgDir  = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍历所有jpg格式文件
cnt     = 0;

cnt     = 0;
for i = 1:36          % 遍历结构体就可以一一处理图片了
    i
    if mod(i,12)==1
       figure
    end
    cnt     = cnt+1;
    subplot(3,4,cnt); 
    img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片 
    I               = imresize(img,img_size(1:2));
    [bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.15);

    [~,II] = max(scores);

    if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标
        I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(II,:),scores(II),LineWidth=3);% 在图像上绘制检测结果
    end
    subplot(3,4,cnt); 
    imshow(I, []);  % 显示带有检测结果的图像
 
    pause(0.01);% 等待一小段时间,使图像显示更流畅
    if cnt==12
       cnt=0;
    end
end
79

4.算法理论概述

       基于YoloV2网络的面部识别系统是一种先进的实时面部识别系统,它能够识别正面、侧面等各种角度的面部。这种系统主要包括三个阶段:训练阶段、预处理阶段和识别阶段。

4.1、训练阶段

       在训练阶段,我们首先需要收集大量的人脸图像作为训练数据。这些数据需要包括各种角度、光照、表情等因素的干扰。然后,我们使用一种称为深度学习的机器学习方法对这些数据进行训练。YoloV2是一种目标检测算法,它可以将图像划分为网格,并在每个网格中预测多个边界框。每个边界框都会预测其中心位置、宽度、高度以及一个置信度分数。该模型还包括一个分类器,用于预测每个边界框中对象的类别。在人脸识别任务中,我们可以将每个边界框预测为一个面部。为了使模型能够识别不同角度的面部,我们需要在训练时使用侧脸和正脸图像的混合。
      在训练阶段,我们使用一种称为反向传播的优化算法来优化模型的参数。反向传播通过计算损失函数对每个参数的梯度来更新参数,以最小化损失函数。损失函数通常包括分类损失和定位损失。分类损失用于衡量模型预测的类别与实际类别的差异。定位损失用于衡量模型预测的边界框位置与实际边界框位置的差异。

4.2、预处理阶段

       在预处理阶段,我们首先需要对输入图像进行预处理,由于人脸可能出现在图像中的不同位置和大小,因此我们需要根据人脸的位置和大小来调整图像的大小。我们将图像调整为与YoloV2模型输入大小相同的尺寸,并保持纵横比不变。

4.3、识别阶段

      在识别阶段,我们将经过预处理的图像输入到YoloV2模型中,并使用分类器和定位器来预测边界框中的人脸类别和位置。然后,我们使用非极大值抑制(NMS)算法来去除重叠的边界框,并返回最终的检测结果。分类器预测每个边界框中的人脸类别(正面或侧面)。我们使用阈值来过滤掉低置信度的预测结果。对于每个剩余的边界框,我们将其分类为正面或侧面的人脸。定位器预测每个边界框的位置和大小。我们使用阈值来过滤掉低置信度的预测结果。对于每个剩余的边界框,我们将其位置和大小调整为与实际人脸大小相同,并将其作为检测结果返回。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-745499.html

到了这里,关于基于yolov2网络的人脸识别系统matlab仿真,包括识别正脸,侧脸等的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 基于MobileNet的人脸表情识别系统(MATLAB GUI版+原理详解)

    摘要:本篇博客介绍了基于MobileNet的人脸表情识别系统,支持图片识别、视频识别、摄像头识别等多种形式,通过GUI界面实现表情识别可视化展示。首先介绍了表情识别任务的背景与意义,总结近年来利用深度学习进行表情识别的相关技术和工作。在数据集选择上,本文选择

    2024年02月02日
    浏览(30)
  • 基于CNN卷积神经网络的语音信号识别算法matlab仿真

    目录 1.算法仿真效果 2.MATLAB核心程序 3.算法涉及理论知识概要 4.完整MATLAB matlab2022a仿真结果如下:        人工智能的应用中,语音识别在今年来取得显著进步,不管是英文、中文或者其他语种,机器的语音识别准确率在不断上升。其中,语音听写技术的发展最为迅速,目前

    2024年02月04日
    浏览(39)
  • 基于深度学习的高精度人脸口罩检测识别系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型)

    摘要:基于深度学习的高精度人脸口罩检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位人脸口罩目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的人脸口罩目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数

    2024年02月08日
    浏览(48)
  • 基于信号功率谱特征和GRNN广义回归神经网络的信号调制类型识别算法matlab仿真

    目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 MATLAB2022a         本课题,我们主要对MPSK和MFSK调制类型进行识别。在进行信号调制方式区分之前,首先需要对PSK和FSK进行区分,提出了一种基于信号功率谱的PSK和FSK调制方式

    2024年02月05日
    浏览(37)
  • 基于局部信息提取的人脸标志检测算法matlab仿真

    目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 人脸检测 4.2 局部区域选择 4.3 特征提取 5.算法完整程序工程 matlab2022a         基于局部信息提取的人脸标志检测算法是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向。该算法旨在从人脸图像中准

    2024年01月19日
    浏览(70)
  • 【实战项目】网络编程:在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现

    这里我们会实现一个项目:在linux操作系统下基于OpenCV和Socket的人脸识别系统。 目录 🌞前言 🌞一、项目介绍 🌞二、项目分工 🌞三、项目难题 🌞四、实现细节 🌼4.1 关键程序 🌼4.2 运行结果 🌞五、程序分析 🌷5.1 wkcv.link 🌷5.2 客户端client.cpp 🌷5.3 服务端server.cpp 项目

    2024年03月12日
    浏览(58)
  • 基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真

    目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述 4.2、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统主要原理 5.算法完整程序工程 matlab2022a         基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统

    2024年02月07日
    浏览(43)
  • 基于Matlab的人脸识别设计(PCA)

    图像预处理是人脸识别的重要组成部分。由于图像采集环境不同,输入测试图像常常存在一些问题,如不同程度的噪声和图像对比度不足。再者,获取距离和焦距大小之类的外部因素也使得面部信息在整个图像中具有不确定的大小和位置。为了确保收集的面部图像的质量,必

    2024年02月04日
    浏览(75)
  • m基于C3D-hog-GRNN广义回归神经网络模型的人员异常行为识别算法的matlab仿真

    目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB       实时的人群异常行为识别是一项极具挑战的工作,具有较高的现实意义和社会需求,快速准确地判断出异常行为并及时预警,一直是我们探索的方向。传统的机器学习算法虽然具有较好的行为识别效果,但是算

    2023年04月08日
    浏览(39)
  • 毕业设计-基于BP神经网络的水果识别系统-matlab

    目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一、图像识别基本理论 二、水果识别器的设计 三、仿真结果及分析  部分源代码 实现效果图样例 最后     📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力

    2024年02月03日
    浏览(51)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包